Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.8
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pp.73-85
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1995
The sensor system to measure the distance precisely from the center of the sensor system to the obstacle is needed to recognize the surrounding environments, and the sensor system is to be calibrated thoroughly to get the range information exactly. This study covers the calibration of the active range sensor which consists of camera and laser slit emitting device, and provides the equations to get the 3D range data. This can be possible by obtaining the extrinsic parameters of laser slit emitting device through image processing the slits measured during the constant distance intervals and the intrinsic parameters from the calibration of camera. The 3D range data equation derived from the simple geometric assumptions is proved to be applicable to the general cases using the calibration parameters. Also the exact 3D range data were obtained to the object from the real experiment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.177-186
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2015
For data fusion of laser range finder (LRF) and vision camera, accurate calibration of external parameters which describe relative pose between two sensors is necessary. This paper proposes a new calibration method which can acquires more accurate external parameters between a LRF and a vision camera compared to other existing methods. The main motivation of the proposed method is that any corner data of a known 3D structure which is acquired by the LRF should be projected on a straight line in the camera image. To satisfy such constraint, we propose a 3D geometric model and a numerical solution to minimize the energy function of the model. In addition, we describe the implementation steps of the data acquisition of LRF and camera images which are necessary in accurate calibration results. In the experiment results, it is shown that the performance of the proposed method are better in terms of accuracy compared to other conventional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2002.11a
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pp.121-126
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2002
This paper introduces a method that can get information for the movement of a spreader and skew in order to drive ALS(Automatic Landing System) in the crane used at the harbor. Some methods that use 3D laser scanner sensor or laser range finder to obtain the information in ALS are used presently. But these have some defects respectively in economical efficiency and performance. Therefore, to recover these defects, we propose a method acquiring the information for the movement of a spreader and skew using CCD camera for image processing and laser range finder
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.59-70
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1997
Until now, considerable progress has been made in the application of range finding techanique performing direct 3-D measurement from the object. However, ther are few use of the method in the area of the application of material handing. We present a range finding vision system consisting of static and dynamic range finders to automate a reclaimer used for material handling. A static range finder detects range data of the front part of the piles of material, and a height map is obtained from the proposed image processing algorithm. The height map is used to calculate the optimal job path as features for required information for material handling function. A dynamic range finder attached on the side of the arm of the reclaimer detects the change of the local properties of the material with the handling function, which is used for avoiding collision and detecting the ending point for changing direction. the developed vision systm was applied to a 1/20 simulator and the results of test show that it is appropriate to use for automating the material handling.
Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.
Jochen Teizer;Changwan Kim;Frederic Bosche;Carlos H. Caldas;Carl T. Haas
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.539-543
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2005
The research presented in this paper enables real-time 3D modeling to help make construction processes ultimately faster, more predictable and safer. Initial research efforts used an emerging sensor technology and proved its usefulness in the acquisition of range information for the detection and efficient representation of static and moving objects. Based on the time-of-flight principle, the sensor acquires range and intensity information of each image pixel within the entire sensor's field-of-view in real-time with frequencies of up to 30 Hz. However, real-time working range data processing algorithms need to be developed to rapidly process range information into meaningful 3D computer models. This research ultimately focuses on the application of safer heavy equipment operation. The paper compares (a) a previous research effort in convex hull modeling using sparse range point clouds from a single laser beam range finder, to (b) high-frame rate update Flash LADAR (Laser Detection and Ranging) scanning for complete scene modeling. The presented research will demonstrate if the FlashLADAR technology can play an important role in real-time modeling of infrastructure assets in the near future.
This paper proposes a new approach to align 3D data sets by using curvatures of feature surface. We use the Gaussian curvatures and the covariance matrix which imply the physical characteristics of the model to achieve registration of unaligned 3D data sets. First, the physical characteristics of local area are obtained by the Gaussian curvature. And the camera position of 3D range finder system is calculated from by using the projection matrix between 3D data set and 2D image. Then, the physical characteristics of whole area are obtained by the covariance matrix of the model. The corresponding points can be found in the overlapping region with the cross-projection method and it concentrates by removed points of self-occlusion. By the repeatedly the process discussed above, we finally find corrected points of overlapping region and get the optimized registration result.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.5
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pp.465-470
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2015
This paper proposes a robust 3D mapping system for a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) that carries a LRF (Laser Range Finder) using the sinusoidal trajectory algorithm. In the case of previous 3D mapping research, the UAV usually takes off vertically and flights up and down while the LRF is measuring horizontally. In such cases, the measuring range is limited and it takes a long time to do mapping. By using the sinusoidal trajectory algorithm proposed in this research, the 3D mapping can be time-efficient and the measuring range can be widened. The 3D mapping experiments have been done to evaluate the performance of the sinusoidal trajectory algorithm by scanning indoor walls.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.3
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pp.247-255
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1995
This paper describes a personal computer(PC) based color fish finder to improve some problem of the commercial one. The commercial fish finder has no function of the echo data logging and replaying. The authors developed two types of the PC based color fish finder. One is a master type composed of a PC, a digital input-output board, and analog to digital converting (A/D) board and an ultrasonic transceiver unit, the other is a slave type composed of a PC and an A/D board. To test the performances of the master type experiments were carried out in air and in a water tank. It is found that the designed master type fish finder displays very well an eight-colored echogram by one dot resolution to the left side of the PC monitor. Also, the depth of echo signal was corresponds very well to the range from the transducer to a target. The sampling interval of echo signal is about 0.1m and the time of A/D conversion is 30 $\mu$sec. On the other hand, to test the performances of the slave type a raw data of echo signals from a data logger was supplied directly or via RF transceivers to the slave type one. From this experiment, it is confirmed the slave type is useful to replay the echo signal from the data logger or a telesounder.
In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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